Les machines virtuelles ont permis aux entreprises d’offrir une multitude de services et d’applications à leurs utilisateurs de manière rentable, mais elles présentent des inconvénients en termes de consommation de mémoire et de puissance de traitement.
Avec l’essor des conteneurs, une évolution plus agile de la technologie de virtualisation, les applications basées sur les micro-services sont devenues plus légères, évolutives et configurables, offrant ainsi une alternative aux machines virtuelles.
Cependant, les conteneurs ne sont pas exempts de défis, notamment en matière de sécurité.
Des risques spécifiques liés à la configuration des conteneurs, aux images vulnérables et aux couches d’orchestration complexes peuvent compromettre la sécurité des applications conteneurisées.
Pour relever ces défis, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour détecter les anomalies, scanner les images de conteneurs à la recherche de vulnérabilités et mettre en place des mesures de sécurité proactives.
En offrant une surveillance étroitement intégrée avec les logiciels d’orchestration et les fonctions de sécurité des conteneurs, l’apprentissage automatique peut aider à renforcer la sécurité des environnements conteneurisés et à promouvoir l’adoption des applications basées sur des micro-services.
